2025年上半年教师资格面试考试高中信息技术试题及解析

2025年上半年教师资格面试考试高中信息技术试题及解析一、试讲题目使用Python绘制数据可视化图表——以校园图书借阅数据分析为例二、试讲要求1.教学目标：-知识与技能：掌握使用Matplotlib库绘制柱状图、折线图的基本语法；能根据实际数据需求选择合适的图表类型；完成校园图书借阅数据的可视化分析。-过程与方法：通过“数据整理—图表选择—代码编写—结果验证”的项目式学习流程，提升数据处理与可视化表达能力；在小组协作中发展计算思维与问题解决能力。-核心素养：通过分析校园真实数据，增强数据意识与信息社会责任；体会数据可视化在决策支持中的作用，培养数字化学习与创新能力。2.教学重难点：-重点：Matplotlib库中`pyplot`模块的核心函数（如`plt.bar()`、`plt.plot()`）的参数设置；根据数据特征选择图表类型的逻辑。-难点：多子图布局的调整（`plt.subplots()`的使用）；数据清洗与预处理对可视化结果的影响分析。3.教学过程：需包含导入、新知讲授、实践操作、总结拓展环节，时间控制在10分钟内；设计2次以上学生互动（如提问、小组讨论）；结合板书或PPT展示关键代码与图表示例。三、试讲逐字稿（导入环节）师：同学们，上周学校图书馆提供了2024年全校各年级图书借阅数据，我们班需要完成一份“校园阅读偏好分析报告”。大家觉得用文字描述数据有什么缺点？生1：数字太多，看起来混乱，抓不住重点。生2：无法直观比较不同年级的借阅量差异。师：没错！这时候数据可视化就派上用场了。今天我们就用Python的Matplotlib库，把这些“沉默”的数据变成直观的图表。先看一组示例——（展示PPT：高一年级各月份借阅量折线图、三个年级热门图书类别柱状图）这两张图分别传递了什么信息？生3：折线图能看出借阅量随月份的变化趋势，柱状图能比较不同年级对各类图书的偏好。师：总结得很准确！图表类型的选择和数据特点密切相关，这是今天的学习重点之一。（新知讲授环节）师：首先，我们需要明确Matplotlib的基本使用流程。请大家打开教材第58页，快速浏览“绘制图表的三步骤”。（停顿10秒）谁能概括？生4：导入库→准备数据→调用绘图函数→设置细节→显示图表。师：补充一点，实际操作中还需要先安装Matplotlib库（`pipinstallmatplotlib`），但我们的编程环境已配置好，可直接导入。现在，我用JupyterNotebook演示“高一年级各月借阅量折线图”的代码。（边操作边讲解）“首先导入模块：`importmatplotlib.pyplotasplt`；然后准备数据：月份`x=[1,2,...,12]`，借阅量`y=[320,280,450,...]`（示例数据）；调用折线图函数：`plt.plot(x,y,color='blue',marker='o',label='高一年级')`；设置图表标题、坐标轴标签：`plt.title('2024年高一年级图书借阅量趋势')`，`plt.xlabel('月份')`，`plt.ylabel('借阅量（本）')`；添加图例和网格：`plt.legend()`，`plt.grid(True)`；最后显示图表：`plt.show()`。”师：观察这段代码，`plt.plot()`的参数`color`、`marker`、`label`分别有什么作用？生5：`color`设置线条颜色，`marker`标记数据点，`label`为图例提供名称。师：正确！如果要绘制柱状图比较三个年级的热门图书类别（如文学、科技、艺术），应该用哪个函数？生6：`plt.bar()`！因为柱状图适合比较不同类别或组别的数据。（切换PPT展示柱状图代码框架）“假设数据为：`categories=['文学','科技','艺术']`，高一借阅量`y1=[1200,800,500]`，高二`y2=[900,1100,600]`，高三`y3=[700,750,900]`；使用`plt.bar()`时，需要调整柱体位置避免重叠，比如：`x=np.arange(len(categories))`（生成0,1,2的数组），`plt.bar(x-0.2,y1,width=0.2,label='高一')`，`plt.bar(x,y2,width=0.2,label='高二')`，`plt.bar(x+0.2,y3,width=0.2,label='高三')`，再设置`plt.xticks(x,categories)`将刻度标签替换为类别名称。”（实践操作环节）师：现在请大家以4人小组为单位，完成两个任务：任务1：根据提供的“2024年全校各年级图书借阅量”数据（见桌面`book_data.csv`），选择一种图表类型（折线图或柱状图）绘制“年级-借阅量”关系图；任务2：讨论“如果要分析‘各月份不同图书类别的借阅占比’，应该选择哪种图表？为什么？”（巡视指导，重点关注：①数据读取是否正确`pd.read_csv('book_data.csv')`；②图表类型选择的合理性；③代码报错处理，如未导入`numpy`库导致`np.arange`出错）生7（小组代表）：我们组用了柱状图，因为要比较高一、高二、高三三个年级的总借阅量，柱状图能清晰显示数值差异。代码中遇到`plt.xticks()`不生效的问题，后来发现是`x`轴刻度数组长度与标签数量不一致，调整后解决了。生8（另一组）：分析月份与图书类别占比时，应该用饼图或堆叠柱状图。饼图适合展示各部分占整体的比例，但如果有12个月的数据，每个月一个饼图会太零散；堆叠柱状图可以在同一图表中展示每个月各类图书的占比变化，更直观。师：两组的结论都很有道理！数据可视化没有“唯一正确”的选择，但需要符合“清晰、准确、简洁”的原则。（总结拓展环节）师：今天我们学习了用Matplotlib绘制折线图和柱状图的核心方法，关键是根据数据特征（趋势/比较）选择图表类型，并掌握`plt.plot()`、`plt.bar()`的参数设置。课后请大家完善小组图表，附加50字分析结论（如“高二年级科技类图书借阅量显著高于其他年级，可能与校本课程改革有关”），下节课进行展示。四、答辩题目及解析问题1：本节课如何体现“数据意识”这一学科核心素养？解析：数据意识是指对数据的敏感度和利用数据解决问题的能力。本节课通过以下方式落实：①以校园真实借阅数据为载体，让学生体会数据来源于实际场景，具有分析价值；②强调“数据预处理→图表绘制→结论推导”的完整流程，培养“用数据说话”的思维习惯；③讨论“图表类型选择的依据”时，引导学生关注数据特征（如连续性数据用折线图、分类数据用柱状图），提升数据解读与表达能力。问题2：学生在编写柱状图代码时，出现柱体重叠无法区分的问题，你会如何引导解决？解析：首先，引导学生观察报错信息或图表现象，明确问题表现（柱体位置重叠）；其次，提问“柱状图的x轴坐标是如何确定的？”，启发学生回忆`plt.bar()`的参数`x`（柱体左侧位置）和`width`（柱体宽度）的关系；然后，演示使用`numpy.arange()`生成基础位置数组，通过加减宽度的1/3（如`x-0.2`、`x`、`x+0.2`）实现分组柱状图的布局；最后，强调“数据可视化不仅是技术实现，更需要考虑可读性”，鼓励学生在实践中调试参数（如调整`width`值或柱体间距）。问题3：新课标要求“加强跨学科主题学习”，本节课是否体现了这一理念？若有，具体体现在哪里？解析：本节课通过“校园图书借阅数据分析”的情境，自然融入了跨学科元素：①与数学学科的联系：涉及数据统计（求和、比较）、图表解读（趋势分析），强化数学中的“统计与概率”知识应用；②与语文/综合实践的联系：要求学生为图表附加分析结论，培养“用数据支撑观点”的表达能力，类似于议论文中“论据-论点”的逻辑训练；③与图书馆管理的联系：通过分析借阅数据，可为学校图书采购、阅读活动策划提供依据，体现信息技术在实际场景中的跨领域价值。问题4：若学生提出“Python有其他数据可视化库（如Seaborn），为什么优先学习Matplotlib？”，你会如何回答？解析：可以从以下角度解释：①基础性：Matplotlib是Python数据可视化的“底层库”，Seaborn等高级库本质上是对Matplotlib的封装。掌握Matplotlib的核心语法（如`plt`模块、子图管理），能更好理解其他库的运行逻辑；②灵活性：Matplotlib支持高度自定义（如调整线条样式、字体、颜色），适合需要精细控制图表细节的场景；③教育适配性：Matplotlib的代码结构清晰（“步骤式”绘图流程），符合高中生从基础到进阶的学习规律，降低认知负荷；④实际应用：许多企业或科研场景仍在使用Matplotlib，其兼容性强（可与Pandas、NumPy无缝协作），学习价值高。问题5：本节课的作业设计是否符合“分层教学”理念？请说明理由。解析：本节课作业（完善图表并附加分析结论）体现了分层教学：①基础层：要求所有学生完成图